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基于Bandit反馈的在线分布式镜面下降算法
1
作者
朱小梅
李觉友
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期99-107,共9页
针对在线分布式优化中一类损失函数梯度信息获取困难的问题,提出一种基于Bandit反馈的在线分布式镜面下降(ODMD-B)算法.首先,推广在线分布式镜面梯度下降(ODMD)算法到免梯度的情形,提出了一种新的仅利用函数值信息来对梯度进行估计的方...
针对在线分布式优化中一类损失函数梯度信息获取困难的问题,提出一种基于Bandit反馈的在线分布式镜面下降(ODMD-B)算法.首先,推广在线分布式镜面梯度下降(ODMD)算法到免梯度的情形,提出了一种新的仅利用函数值信息来对梯度进行估计的方法即Bandit反馈,其关键在于利用损失函数值信息逼近梯度信息,能有效克服梯度信息难以获取或计算复杂的困难.然后,给出算法的收敛性分析.结果表明算法的收敛速度为O(T),其中T是迭代次数.最后,使用投资组合选择模型进行了数值仿真实验.实验结果表明,ODMD-B算法的收敛速度与已有的ODMD算法的收敛速度接近.对比ODMD算法,本文所提出算法的优点在于仅仅使用了计算花费较小的函数值信息,使其更适用于梯度信息难以获取的优化问题.
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关键词
在线学习
分布式优化
镜面下降算法
Bandit反馈
Regret界
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题名
基于Bandit反馈的在线分布式镜面下降算法
1
作者
朱小梅
李觉友
机构
重庆
师范大学数学科学学院
重庆两江新区博雅小学校
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期99-107,共9页
基金
国家自然科学基金项目(11871128,11971083).
文摘
针对在线分布式优化中一类损失函数梯度信息获取困难的问题,提出一种基于Bandit反馈的在线分布式镜面下降(ODMD-B)算法.首先,推广在线分布式镜面梯度下降(ODMD)算法到免梯度的情形,提出了一种新的仅利用函数值信息来对梯度进行估计的方法即Bandit反馈,其关键在于利用损失函数值信息逼近梯度信息,能有效克服梯度信息难以获取或计算复杂的困难.然后,给出算法的收敛性分析.结果表明算法的收敛速度为O(T),其中T是迭代次数.最后,使用投资组合选择模型进行了数值仿真实验.实验结果表明,ODMD-B算法的收敛速度与已有的ODMD算法的收敛速度接近.对比ODMD算法,本文所提出算法的优点在于仅仅使用了计算花费较小的函数值信息,使其更适用于梯度信息难以获取的优化问题.
关键词
在线学习
分布式优化
镜面下降算法
Bandit反馈
Regret界
Keywords
online learning
distributed optimization
mirror descent algorithm
bandit feedback
regret estimate
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
O236 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Bandit反馈的在线分布式镜面下降算法
朱小梅
李觉友
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
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